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请问概率中的泊松分布怎么理解，公式是什么？
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泊松分布（Poisson distribution），台译卜瓦松分布，是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布（discrete probability distribution），由法国数学家西莫恩·德尼·泊松（Siméon-Denis Poisson）在1838年时发表。 泊松分布的概率密度函数为： P(X=k)=\frac{e^{-\lambda}\lambda^k}{k!} 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数等等。
泊松分布公式是什么?
泊松分布公式是Var(x)=λ。
二项分布的期望E(r)=np，方差Var(r)=npq，而泊松分布的期望和方差均为λ。此时我们需要这两种分布的期望和方差相近似，即np与npq近似相等的情况 。
由以上可知，当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≥20，p≤0.05时，就可以用泊松公式近似得计算。
泊松分布公式的应用
指数分布针对两个事件发生的时间间隔，与泊松分布不同，泊松分布是离散型分布，指数分布是连续型分布。如果单位时间内事件的发生次数满足泊松分布，那么事件发生的时间间隔满足指数分布。
这个小 一共由4道题目组成，那么，假若这个小 有100道题目，甚至1000道题目呢？光是计算组合公式会让你算到头大。其实在遇到这种情况时，泊松分布也可以帮上忙。那么先来回顾下二项分布的期望与方差。
泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。如某一服务设施在一定时间内受到的服务请求的次数，电话交换机接到呼叫的次数、汽车站台的候客人数、机器出现的故障数、自然灾害发生的次数、DNA序列的变异数、放射性原子核的衰变数、激光的光子数分布等等。
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